然后在端到端的有监督微调（SFT）阶段使用不同模态的指令数据集对模态适配器和大语言模型进行微调。...预训练阶段 预训练阶段将模态编码器和大语言模型参数都冻结，使用跨模态的语音 / 视觉 - 文本对进行 Adaptor 的训练，优化目标为对输入的指令（instructions）生成相应的回复（responses...对于视觉模态，采用 CLIP [6] 作为图片特征提取器，并使用 mBART [8] 对 LLaVA [7] 开源的视觉预训练数据进行翻译汉化，生成中文图片文本对。...有监督微调 预训练阶段将不同模态的特征和大语言模型对齐，有监督微调阶段则仅冻结模态编码器权重，将模态适配器和大语言模型参数打开，使用跨模态指令数据进行微调。...对于视觉模态，采用 LLaVA [7] 开源的视觉预训练数据，通过 mBART [8] 翻译进行汉化，生成中文图片文本对，以提升模型的中文能力。 指令微调数据集 同样先来看 Audio。
这里先简单回顾一下Transformer的基本结构： 左边是encoder，用于对输入的sequence进行表示，得到一个很好特征向量。...不同的架构，不同的预训练方式，不同的特长 对于Encoder-only的模型，预训练任务通常是“破坏一个句子，然后让模型去预测或填补”。...例如BERT中使用的就是两个预训练任务就是Masked language modeling和Next sentence prediction。...对于Decoder-only的模型，预训练任务通常是Next word prediction，这种方式又被称为Causal language modeling。...下一集，我们会慢慢深入查看Huggingface transformers库背后的细节，从而更灵活地使用。
除此之外，还有数据审查人员与数据专家对翻译结果进行抽查与评定，确保所得到的汉语/德语摘要的质量。...3.2 预训练任务 ▲ 图2 mDialBART中的四个预训练任务 如上图所示，为了提升模型理解对话文档的能力，我们采用了 action infilling 和 utterance permutation...预训练任务。...3.4 获取模型 我们已将 mDialBART 的模型参数开源在 Huggingface 社区，你可以通过下面的方式进行调用： from transformers import MBartForConditionalGeneration...除此之外，为了让已有多语言预训练生成模型更好地完成该任务，我们在 mBART 的基础上提出了 mDialBART，利用四个预训练任务进一步提升模型理解对话、摘要和翻译的能力。
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法，但是在微调时会遇到各种各样的问题，所以在本文中，将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。...与使用较小深度学习模型的迁移学习技术不同，在迁移学习技术中，我们需要冻结像AlexNet这样的神经网络的较低层，然后在新任务上对分类层进行完全微调，而使用llm进行这种微调的成本是巨大的。...通过Peft对LLM的部分进行微调，仍然可以获得与完全微调相比的结果。如LoRA和Prefix Tuning是相当成功的。...peft方法(如LoRA)进行微调，就需要将LoRA适配器权重保存到磁盘并在使用时将它们加载回内存。...我们使用AdamW和权重衰减是有意义的，因为权重衰减在微调期间特别有用，因为它有助于防止过拟合，并确保模型适应新任务，同时保留预训练中的一些知识。
这些方法在llm中发挥了至关重要的作用，但是对齐方法对人工注释数据有的大量需求。这一挑战使得微调成为一个充满活力的研究领域，研究人员积极致力于开发能够有效利用人类数据的方法。...这个流程是不是很像GAN，但是还是不太一样 SPIN的动态涉及使用监督微调(SFT)数据集，该数据集由输入(x)和输出(y)对组成。这些示例由人工注释，并作为训练主模型识别类人响应的基础。...随着主模型的改进及其对特定函数类的理解，我们还需要更新如对手模型的参数。当主玩家面对相同的提示时，它便会使用学习得到的辨别能力去评估它们的价值。...但是这里就要求我们必须要有一个训练好的模型作为对手模型，所以SPIN算法只适合在训练结果上进行微调。 SPIN算法 SPIN从预训练的模型生成合成数据。然后使用这些合成数据对新任务上的模型进行微调。...在KL正则化项中使用它来惩罚对手模型的分布与目标数据分布之间的差异。论文中没有明确提到lambda的具体值，因为它可能会根据所使用的特定任务和数据集进行调优。
与其他MT的预训练不同（Lample和Conneau，方法2019；Song等人，2019），mBART预训练了一个完整的自回归Seq2Seq模型，mBART对所有语言进行一次训练，提供了一组参数，可以在监督和无监督设置中为任何语言对进行微调...02 多语种降噪预训练 我们使用Common Crawl（CC）语料库（§2.1）来预训练BART模型（§2.2）。我们在后面几节的实验涉及到对不同子集上预训练的一系列模型进行微调（§2.3）。...- mBART25 我们使用§2.2中描述的设置，对所有25种语言进行模型预训练。 - mBART06 为了探索预训练对相关语言的影响，我们在六种欧洲语言的子集上预训练一个模型。...实验设置：我们报告了使用预训练的mBART25、mBART06和mBART02(EnRo)模型对Nl-En、Ar-En和De-Nl这三对语言进行微调的结果。...在源端对未见语言进行微调是比较困难的，值得今后广泛研究。 ? 表5：对未见语言的泛化: 语言迁移结果，在没有对语言对进行预训练的情况下对语言对进行微调。
虽然上述模型的架构不尽相同，但是其都使用了类似的预训练任务，如 MLM 和图像文本配对。...「预训练任务」。目前，语言模型（包括其变式）是最流行的预训练任务，可以有效地解决很多 NLP 问题。然而，不同的预训练任务存在特定的偏差，对不同的任务具有不同的效果。...Liu 等人在多任务学习框架下对 BERT 进行了微调，结果显示多任务学习和预训练是互补的方法。 「使用额外模块的微调」。标准微调的一大缺点是参数的低效性：每个下游任务都有各自的微调参数。...这里的研究大致可以分为两类：一类是仅对编码器进行预训练，这类研究主要围绕 BERT 展开，具体细节五花八门；一类是基于 Seq2Seq 的预训练任务对编码器和解码器同时进行预训练，代表研究有 「MASS...例如，文本生成通常 需要一个特定的任务来预训练编码器和解码器；而文本匹配则需要为句对设计的预训练任务。
文主要是介绍使用prerender-spa-plugin插件在针对前端代码进行预渲染。 预渲染（SSG）和服务端 渲染有一定的区别。...背景 因为之前的网站是使用Vue开发的，这种前端JavaScript渲染的开发模式，对于搜索引擎来说非常的不友好，没有办法抓取到有效的信息。因此为了进行SEO，我们需要对页面进行一些预渲染。...现状 目前商企通官网情况列举如下： 技术栈使用的是Vue，脚手架使用的是vue-cli，使用JavaScript前端渲染方案（这个方案对技术栈没有要求，兼容所有方案） 发布工具使用的是公司的工具，打包过程中...- renderAfterDocumentEvent：这个的意思是在哪个事件触发后，进行预渲染的抓取。这个事件是需要在代码中自己使用dispatchEvent来触发的，这样自己可以控制预渲染的时机。...，我们可以使用替换的插件，针对处理前后的内容进行替换，来达到我们的诉求。
从预训练使用的数据来看，针对机器翻译这种跨语言任务，利用双语数据进行预训练成为一个趋势。...，利用单语数据进行预训练更为常见，这种基于自编码的训练目标和翻译的目标存在差别 6，而且无法对高资源语言的翻译性能进行提升，以及在微调阶段存在的 Catastrophic Forgetting 问题 8...基于这个考虑，在预训练时使用 CMLM 对 Decoder 进行训练，从而增强 Decoder 的语义表示能力。...实验对比了 CeMAT 与 MBART 和 mRASP，与 MBART 相比，mRASP 和 CeMAT 由于使用了双语数据进行预训练，明显比仅基于单语数据预训练的 MBART 更适合翻译这种跨语言任务...MBART 预训练对于低资源语言有比较明显的提升，而对于高资源语言的提升并不明显，这在之前的针对单语预训练的工作中就有所提及 6，笔者认为，单语预训练任务通过促进了单语言内部的语言建模，有效提高了低资源语言表示的质量
., PNAS 2017) 基于 Fisher 信息矩阵 F ，关注对预训练任务重要的参数 ? ?...性能 经验法则：如果任务源和目标任务不相似*，使用特征提取 (Peters et al., 2019) 否则，特征提取和微调常常效果类似（此时用微调更好） 在文本相似性任务上对 BERT 进行微调，效果明显更好...使用附加的分类器投影到分类空间 用分类目标函数训练 4.3.2 – 获得更多信号：相关数据集/任务 顺序调整 Sequential adaptation 对相关数据集和任务进行中间微调 与相关任务进行多任务微调...对于每个优化步骤，取样一个任务和一批数据进行训练 通过多任务学习训练多轮 只在最后几个阶段对目标任务进行微调 使用无监督的辅助任务微调模型 ? 语言建模是一个相关的任务！...图片着色 (Zhang et al., ECCV 2016) 专门的预训练任务来教我们的模型缺少的东西 制定专门的预训练任务，明确学习这些关系 获取背景知识的单词对关系 (Joshi et al., NAACL
该奖项是ACL系列会议对System Demonstration论文授予的最佳系统论文奖，每届会议评选出一篇获奖论文，由审稿人提名，领域主席根据系统贡献度、完成度以及影响力进行综合评价。...过往的获奖工作包括Huggingface Transformers，Huggingface Datasets，GAIA等研究项目。...，它通过插入额外的上下文和标签映射，直接将下游任务组织成模型的预训练任务（如Masked Language Model）来进行训练，在多种NLP任务上取得了很好的表现。...由于提示学习是预训练任务与模型、NLP下游任务、先验知识的综合过程，在实现中往往需要考虑很多细节，如模板（Template）和标签（Verbalizer）映射生成策略等等，这些细节问题可能会给编程者带来实践障碍...OpenPrompt具有高效、模块化和可扩展性的特点，同时它的可组合性允许使用者在一个统一的范式中自由组合不同的预训练模型、任务形式和提示模块。
MARGE：通过复述实现多语文档预训练 MARGE仍然分为预训练和微调两个阶段，微调即是在预训练的模型上直接按照下游任务的要求进行训练。下面来介绍预训练的做法。...总的来说，处理流程是：（1）把所有数据分成若干片段（shard）；（2）在每个片段内使用相关性得分模型计算任意一对文档之间的得分，取其中大于一个阈值的文档对，即认为它们之间存在较强的关联，反复进行上述操作...预训练数据有CC-NEWS和Wikipedia，合计206G，一共有26种语言。在微调的时候，直接根据下游任务进行。 下表是MARGE和若干基线模型在模型大小、语言数、预训练任务和数据量的比较。 ?...测评数据集是BUCC2018和Tatoeba，直接测评预训练模型，没有进行微调。结果如下表3。可以看到，MARGE大幅度超过基线模型。 ?...这是一个有监督任务，即模型在平行语料上进一步微调。上表4是结果。可以看到，MARGE和mBART表现差不多，都好于其他模型。 第三个任务是无监督文档机器翻译，该任务直接在预训练模型上测评而不进行微调。
但如何降低类 LLaMA2 大模型预训练成本，如何基于 LLaMA2 通过继续预训练和微调，低成本构建 AI 大模型实际应用，仍是 AIGC 相关企业面临的关键瓶颈。...因此，以低成本预训练 / 继续预训练 / 微调 LLaMA2 系列大模型，结合高质量私有化业务数据积累，帮助业务降本增效是众多行业与企业的迫切需求与瓶颈。...而对于预训练任务，以使用 512 张 A100 40GB 预训练 LLaMA2-70B 为例，DeepSpeed ZeRO3 策略因显存不足而无法启动，仅能通过速度衰减较大的 ZeRO3-offload...其 Checkpoint 格式与 HuggingFace 完全兼容，减小了使用和转换成本。...现有其他方案通常需要分布式系统资深专家，手动对代码进行大规模重构和调优，Colossal-AI 的 ShardFormer 提供了开箱即用的多维并行和算子优化的能力，仅需数行代码即可使用，在单机 / 大规模集群上都能提供良好的性能
和 ELMo 不同，BERT 通过在所有层联合调节左右两个上下文来预训练深层双向表示，此外还通过组装长句作为输入增强了对长程语义的理解。...Bert 的论文中对预训练好的 Bert 模型设计了两种应用于具体领域任务的用法，一种是 fine-tune（微调） 方法，一种是 feature extract（特征抽取） 方法。...feature extract（特征抽取）方法指的是调用预训练好的 Bert 模型，对新任务的句子做句子编码，将任意长度的句子编码成定长的向量。...预训练模型的模型结构是为预训练任务设计的，所以显然的，如果我们要在预训练模型的基础上进行再次的反向传播，那么我们做的具体领域任务对网络的设计要求必然得和预训练任务是一致的。...如果使用HuggingFace进行FineTune也很方便，代码如下 from transformers import AutoModelForSequenceClassification model
链接：https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/flan-t5 本文分析了使用“指令数据”对语言模型进行微调所带来的改进，涉及缩放 ：1)增加微调任务...总的来说，指令微调是提高预训练语言模型性能和可用性的通用方法。 简介 指令是一组数据集,一组用指令表达的任务。使用指令数据进行微调使模型能够更好地响应指令，并减少对样本的需求。...两种关系都是正相关的（模型越大，训练任务越多，即指令在少样本和零样本示例中性能提升更多），这项研究还使用思维链 (CoT) 数据对模型进行微调。...最后，文中还给了几个具体的case如下： FLAN对T5 和 PaLM 的结果 除了在自回归语言模型的情况下，文中还对T5进行了考察，看了一下T5这种完形填空式的预训练方式得到的大模型对于Flan以及...因此，研究团队决定进行人工评估，以调查指令微调对模型对具有挑战性的输入做出开放式反应的能力的影响。 使用一组 190 个示例来评估响应。
所以“微调”也像字面意思一样，对模型参数“微微”调整。 如果是随机初始化并从头开始训练网络则！=“微调”。 因此常规的“微调”通常也使用更小的learning rate对模型进行训练。...学习了什么是“微调”，什么是“预训练”之后，我们来看看近些年“微调”预训练的方法都有哪些。 “微调”预训练模型 我们知道微调的时候存在两种情况：预训练任务和目标任务相同、不相同。...做句法分析，由于这个数据X同时还标注实体，那么我们可以用实体标注进行预训练）； 多任务学习 ，多任务学习进行预训练的常规方法是：将多个相关的有监督/无监督任务放在一起对模型参数进行预训练。...wikipedia数据上跑一下语言模型预训练，再对wikipedia数据上的问答数据进行训练。...由于预训练目标和最终目标一致，那么我们可以不需要新的数据就可以进行预测，同时也可以使用更多的数据进行fine-tune。 举个例子： ?
但由于LLaMA2的预训练预料大部分来自英文通用知识，而仅用微调能够提升和注入的领域知识和多语言能力也相对有限。...因此，以低成本预训练/继续预训练/微调LLaMA2系列大模型，结合高质量私有化业务数据积累，帮助业务降本增效是众多行业与企业的迫切需求与瓶颈。...而对于预训练任务，以使用512张A100 40GB预训练LLaMA2-70B为例，DeepSpeed ZeRO3策略因显存不足而无法启动，仅能通过速度衰减较大的ZeRO3-offload策略启动。...其Checkpoint格式与HuggingFace完全兼容，减小了使用和转换成本。其对于切分、offload等的设置更加灵活且易用，能够覆盖更多硬件配置下的LLaMA-2训练/微调任务。...现有其他方案通常需要分布式系统资深专家，手动对代码进行大规模重构和调优，Colossal-AI的ShardFormer提供了开箱即用的多维并行和算子优化的能力，仅需数行代码即可使用，在单机/大规模集群上都能提供良好的性能
但如何降低类Llama 2大模型预训练成本，如何基于Llama 2通过继续预训练和微调，低成本构建AI大模型实际应用，仍是AIGC相关企业面临的关键瓶颈。...因此，以低成本预训练/继续预训练/微调Llama 2系列大模型，结合高质量私有化业务数据积累，帮助业务降本增效是众多行业与企业的迫切需求与瓶颈。...对于预训练任务，以使用512张A100 40GB预训练Llama 2 70B为例，DeepSpeed ZeRO3策略因显存不足而无法启动，仅能通过速度衰减较大的ZeRO3-offload策略启动。...其Checkpoint格式与HuggingFace完全兼容，减小了使用和转换成本。其对于切分、offload等的设置更加灵活且易用，能够覆盖更多硬件配置下的Llama 2训练/微调任务。...现有其他方案通常需要分布式系统资深专家，手动对代码进行大规模重构和调优，Colossal-AI的ShardFormer提供了开箱即用的多维并行和算子优化的能力，仅需数行代码即可使用，在单机/大规模集群上都能提供良好的性能
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